Tik atokvėpis Vokietijos pramonei: Vokietijos politikai padarė didžiulę klaidą, nutraukdami pigios rusiškos energijos pirkimą, nes nėra kelio atgal

 

 

 

Ekonominis poveikis: Staigus pokytis lėmė žymiai didesnes energijos kainas Vokietijos pramonei ir namų ūkiams, nes šalis turėjo užsitikrinti brangesnes suskystintas gamtines dujas (SGD) iš pasaulinių rinkų.

 

Pramonės lyderiai teigė, kad tai sukėlė „didelį struktūrinį paklausos sumažėjimą, energiją vartojančiose, pramonės šakose“, kuris gali būti nuolatinis.

 

Diversifikacija ir infrastruktūra: Vokietija sparčiai pastatė SGD importo terminalus ir užsitikrino naujas tiekimo partnerystes (pvz., su Norvegija, JAV, Kataru), kad pakeistų rusiškus kiekius, sėkmingai išvengdama, baimę keliančio, katastrofiško dujų trūkumo.

 

Galimi būsimi pokyčiai: Nepaisant oficialios pozicijos, kai kurie Vokietijos pramonės atstovai, ypač rytuose, išreiškė atvirumą rusiškų dujų kiekių grąžinimui. Tačiau dėl dabartinio geopolitinio konteksto šiuo metu nėra politinės valios oficialiam sugrįžimui.

 

Visuomenė ir pramonė pereina prie dirbtinio intelekto ekonomikos. Dirbtiniam intelektui reikia stabilaus ir pigaus energijos šaltinio, kurį Vokietijoje galėtų tiekti tik rusai. Vokietijos atsinaujinantys energijos šaltiniai kol kas neužtikrina stabilios ir pigios elektros energijos dirbtiniam intelektui. Vandenilis – tai iliuzija, pamažu dingstanti debesyse. Jis daug brangesnis net už suskystintas gamtines dujas iš užjūrio. Štai kodėl naivios istorijos apie „klestintį dirbtinio intelekto sektorių“ ES yra blogas pokštas. Vokietijos ir, savaime suprantama, Europos Sąjungos deindustrializacija yra gyvenimo faktas. ES įklimpusi, pasipiktinimą keliančios, politikos purve.

 

„Laikina, Vokietijos vyriausybės žadama, elektros energijos kainų nuolaida trumpuoju laikotarpiu palengvina problemas, tačiau neišsprendžia jų pagrindinės priežasties.

 

Ketvirtadienį, kaip tik laiku prieš „Plieno viršūnių susitikimą“, federalinė ekonomikos ministrė Katherina Reiche (CDU) paskelbė apie plano užbaigimą: subsidijuojama pramoninės elektros energijos kaina bus įvesta 2026 m. pradžioje. Taigi, energiją intensyviai naudojančios įmonės gali tam tikru mastu atsikvėpti.

 

Jos gaus valstybės subsidiją už pusę suvartojamos elektros energijos.

 

Tačiau niekas neturėtų puoselėti iliuzijų, kad ši subsidija vėl padarys pramonę konkurencingą. Subsidijuojama pramoninės elektros energijos kaina šiek tiek sumažina dideles energijos kainas Vokietijoje, tačiau neišsprendžia jų priežasties – klaidingos energetikos politikos.

 

Jei viskas klostysis gerai, ši priemonė padės išvengti kai kurių darbo vietų praradimo. Tačiau parama, kuri taikoma tik trejiems metams, nėra kvietimas ilgalaikėms investicijoms.

 

ES lygmeniu planuojamos apsaugos priemonės nuo plieno importo iš Kinijos taip pat, geriausiu atveju, suteiks pramonei tik trumpą atokvėpį. Protekcionizmas nepadeda nuo nepalankių ekonominių sąlygų; padės tik drąsi reformų politika.“

 

 

Only a Breather for German Industry: German Politicians, Cutting off Inexpensive Russian Energy Made a Huge Mistake With No Pathway for Return

    Economic Impact: The abrupt shift resulted in significantly higher energy costs for German industry and households, as the country had to secure more expensive liquefied natural gas (LNG) from global markets.

 

 Industry leaders have suggested this has caused "significant structural demand destruction in the energy-intensive industries" which could be permanent.

 

Diversification and Infrastructure: Germany has rapidly built LNG import terminals and secured new supply partnerships (e.g., with Norway, the US, Qatar) to replace Russian volumes, successfully avoiding a feared catastrophic gas shortage.

 

Potential Future Shifts: Despite the official stance, some voices within German industry, particularly in the east, have expressed openness to a return of Russian gas volumes. However, the political will for a formal return is currently absent given the ongoing geopolitical context.

 

Society and industry are switching to an AI economy. AI needs a stable cheap energy source that in Germany could be provided only by the Russians. German renewables don’t provide stable and cheap electricity for AI yet. Hydrogen is a pipe dream, slowly disappearing in the clouds. It is much more expensive than even the liquid natural gas from overseas. This is why tall tales about “the burgeoning AI sector” in the EU are a bad joke. Deindustrialization of Germany and by default, the European Union, is a fact of life.  The EU is stuck in the mud of outrageous politics.

 

“The temporary electricity price discount alleviates the problems in the short term, but does not address their root cause.

 

Just in time for the "Steel Summit" on Thursday, Federal Minister of Economics Katherina Reiche (CDU) announced the completion of the plan: the subsidized industrial electricity price will be introduced at the beginning of 2026. Energy-intensive companies can thus breathe a sigh of relief to some extent.

 

They will receive a state subsidy for half of their electricity consumption.

 

However, no one should be under the illusion that this subsidy will make the industry competitive again. The subsidized industrial electricity price dampens the high energy costs in Germany somewhat, but does not address their cause, a misguided energy policy.

 

If things go well, the measure will prevent the loss of some jobs. However, the support, which is limited to three years, is not an invitation to long-term investment.

 

The protective measures against steel imports from China planned at the EU level will also only provide the industry with a brief respite at best. Protectionism does not help against unfavorable economic conditions; only courageous reform policies will.”

 

Per didelė patirtis kenkia šiandieninėje sudėtingoje darbo rinkoje --- Per daug kvalifikuoti, darbo ieškantys, asmenys atbaido išrankius darbdavius ​​ir, išlaidas vertinančias, įmones

„Diržų veržimasis yra pernelyg dažnai vartojamas korporacinis žargonas, tačiau šiuo metu jis ypač aktualus. Vidurinė Amerikos darbo jėgos dalis yra spaudžiama.

 

Neturėdami pakankamai pasiekimų vyresniosioms vadovybės pareigoms, bet per daug patyrę (ir brangūs) pirmosios linijos pareigoms, kurių dirbtinis intelektas nepakeitė, daugelis karjeros vidurio specialistų staiga atsiduria niekur.

 

„Amazon“ praėjusią savaitę atleido 14 000 biuro darbuotojų, siekdama sumažinti iki 30 000 darbo vietų prie stalo. Tokios frazės kaip „biurokratijos mažinimas“ ir „sluoksnių šalinimas“ buvo pateiktos darbuotojams skirtame memorandume, todėl nesunku atspėti, kokios pareigybės greičiausiai bus panaikintos.

 

„Target“, „United Parcel Service“ ir „Booz Allen Hamilton“ yra tik keli iš kitų didžiųjų darbdavių, kurie neseniai paskelbė apie baltųjų apykaklių darbuotojų mažinimą.

 

Tai gali būti svarbus lūžio taškas JAV darbo jėgai. Jų nebėra. laikai, kai darbdaviai kaupdavo talentingus darbuotojus arba nerimaudavo dėl darbuotojų trūkumo gerais laikais.

 

Dabar sąnaudas suvokiančios įmonės bando atsikratyti darbo vietų, siekdamos padidinti produktyvumą. O kai įmonėms reikia užpildyti laisvas darbo vietas, jos nori rasti žmonių, turinčių pakankamai žinių – ir ne daugiau.

 

Tai paaiškina, kodėl nuolat girdžiu darbo ieškančiųjų, kurie sako, kad buvo atmesti dėl per didelės kvalifikacijos.

 

Kai pareigybės aprašyme reikalaujama 10–15 metų patirties, 25 metų patirtį turintys veteranai nebūtinai laikomi geresniais nei tikėtasi perspektyviais kandidatais. Jie dažnai laikomi kandidatais, kurie prašys per daug pinigų ir išeis, kai tik ras galimybių, atitinkančių jų ilgus gyvenimo aprašymus.

 

„Man tai liūdina, bet esant tokiai darbo rinkai, kokia yra, darbdaviai gali būti labai išrankūs“, – sako Rachel Kargas, įdarbintoja Denverio rajone. „Į kiekvieną laisvą darbo vietą yra tiek daug kandidatų, kad jie gali rasti būtent tai, ko nori, ir tai gali būti jaunas žmogus.“

 

Darbdavių susirūpinimas dėl per didelės kvalifikacijos darbo ieškančiųjų yra Suprantama, bet gali būti nepagrįsta. Kai kurie žmonės nori mažiau atsakomybės nei ankstesnėse pareigose ir yra pasirengę atitinkamai sumažinti atlyginimą. Kiti jau kelis mėnesius neturi darbo ir nenori keisti darbo, kai tik gauna darbą.

 

Kad paaiškintų šiuos motyvus, per daug kvalifikuoti darbo ieškantys asmenys turi dalyvauti pokalbiuose dėl darbo. Daugelis jų taip toli nenueina.

 

41 metų Anthony Nigburas dirbo programų vadovu kibernetinio saugumo ir sveikatos priežiūros įmonėse. Jis ieškojo darbo nuo tada, kai gegužės mėnesį baigėsi jo sutartis, ir dirba su įdarbinimo agentūra, kuri jį įkėlė į kelias laisvas darbo vietas.

 

„Jis man sakė, kad kai kurie atsiliepimai apie mane yra tokie: „Ei, šis vaikinas atrodo puikiai, jis turi daug patirties, bet mums jos nebūtinai reikia ar žinome, kaip jį panaudoti“, – sako Indianoje gyvenantis Nigburas.

 

Jis norėtų, kad galėtų pasikalbėti su potencialiais darbdaviais apie tai, kodėl norėtų imtis darbo, kuris teoriškai atrodo žemesnis už jo kvalifikaciją. Pastaraisiais mėnesiais jis ėmėsi pagrindinio tėvo vaidmens, o jo žmona, slaugytoja, padidino savo darbo valandas ir... kelionės.

 

„Daugelis žmonių ieško atlyginimo, bet ne visi jo ieško“, – sako jis. „Kartais tai yra darbo ir asmeninio gyvenimo pusiausvyra.“

 

Tai, kaip įmonės ištuštino viduriniosios grandies vadovus, yra taip dramatiška, kad naujas Džordžtauno universiteto Švietimo ir darbo jėgos centro tyrimas prognozuoja, kad 2032 m. vadovų trūks 2,9 mln.

 

Tyrimas prognozuoja, kad iki to laiko viduriniosios grandies vadovai vėl bus paklausūs. Šiandien tokiems žmonėms kaip Nigbur tai nelabai padeda.

 

Veteranė pardavimų vadovė Anne Marie Sterling nustatė, kad savo patirties sumenkinimas buvo raktas į dabartinio darbo gavimą saulės energijos įmonėje. 55 metų Floridos gyventoja man sako, kad jai teko „apsimesti kvaile“.

 

„Tai dažnai nutinka darbo pokalbiuose.“ „Nėra jokių abejonių“, – sako ji.

 

„Kad būtų aišku, tai nereiškia, kad reikia atrodyti neprotingai. Sterling atveju tai reiškė suderinti jos dešimtmečių pardavimų patirtį su tuo, kad ji niekada nedirbo saulės energijos pramonėje. Idėja buvo išsklaidyti bet kokį nerimą, kad ji gali pasirodyti kaip visažinė.“

 

Kristen Fife, įdarbinimo specialistė iš Sietlo apylinkių, naudojo panašią strategiją, kad penkiasdešimtmetį programinės įrangos inžinierių įdarbintų dvidešimtmečių ir trisdešimtmečių komandoje. Ji įtikino įdarbinimo vadovą pabrėždama, kad šis, regis, per daug kvalifikuotas kandidatas buvo naujokas mobiliųjų programėlių kūrimo srityje.

 

Dauguma darbo ieškančiųjų neturi tokio kandidato kaip Fife, kuris galėtų juos palaikyti – bent jau ne tol, kol jie nepraeina pirminio patikrinimo. Kad sumažintų tikimybę būti iš karto atmestiems, kandidatai turėtų pateikti gyvenimo aprašymus, kurie atitiktų, bet neperžengtų išvardytų reikalavimų. „Reikia pasinaudoti ilgamete patirtimi“, – sako ji. „Jūsų gyvenimo aprašyme turi būti aiškiai parodyta jūsų kvalifikacija darbui ir jame turi būti parodyta jūsų...“ patirtis per pastaruosius penkerius–septynerius – ne daugiau kaip 10 – metus.“

 

Baigimo metų pašalinimas iš gyvenimo aprašymo išsilavinimo skyriaus yra dar vienas būdas sutrumpinti savo karjeros aprašymą.

 

Tai ne tik bandymas atrodyti jaunesniam, nors tiesa, kad „per daug kvalifikuoto“ etiketė gali būti užmaskuota amžiaus diskriminacija. Įdarbintojai ir samdymo vadovai man nuolat sako, kad kandidatų gyvenimo aprašymuose ieško gylio, o ne ilgio.

 

Beje, jie taip pat prisipažįsta, kad kartais meluoja apie „per daug kvalifikacijos“, kad apsaugotų darbo ieškančiųjų ego. Taigi, stenkitės būti sąžiningi su savimi.

 

Ar tikrai praleidote šią galimybę, nes buvote per geras, ar galbūt įdarbintojas sušvelnino smūgį profesionalia nevykusios išsiskyrimo eilutės versija?

 

Jei esate įsitikinęs, kad problema yra per didelė kvalifikacija, apsvarstykite galimybę atsisakyti vienos eilutės santraukos apie kiekvieną kada nors dirbtą darbą. Jums gali labiau pasisekti, jei išsamiai aprašysite tik savo poveikį, kurį padarėte paskutiniuose vaidmenyse.” [1]

 

 

1. On the Clock: Too Much Experience Hurts In Today's Tough Job Market --- Overqualified job applicants are scaring off picky employers and cost-conscious businesses. Borchers, Callum.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 03 Nov 2025: A11.  

Too Much Experience Hurts In Today's Tough Job Market --- Overqualified job applicants are scaring off picky employers and cost-conscious businesses

 

“Belt-tightening is overused corporate jargon, but it is particularly apt at the moment. The midsection of America's workforce is getting squeezed.

 

Not accomplished enough for senior leadership roles but too experienced (and expensive) for the front-line positions artificial intelligence hasn't replaced, many mid-career professionals suddenly find themselves in no-man's-land.

 

Amazon last week laid off 14,000 office workers in a step toward cutting as many as 30,000 desk jobs. Phrases like "reducing bureaucracy" and "removing layers" appeared in a memo to employees, so it is not difficult to guess which kinds of roles are likely to be eliminated.

 

Target, United Parcel Service and Booz Allen Hamilton are just a few of the other major employers to announce white-collar staff reductions recently.

 

This marks what could be a major turning point for the U.S. workforce. Gone are the days when employers would hoard talented employees or worry about being understaffed for the good times.

 

Now, cost-conscious businesses are trying to get flat, aiming to boost productivity. And when companies need to fill openings, they are eager to find people with just enough know-how -- and no more.

 

This explains why I keep hearing from job seekers who say they've been rejected for being overqualified.

 

When a job description calls for 10 to 15 years of experience, 25-year veterans aren't necessarily seen as better-than-expected prospects. They're often viewed as applicants who will ask for too much money and leave as soon as they find opportunities commensurate with their long CVs.

 

"This is a discouraging thing for me to say, but with the job market the way it is, employers can be very picky," says Rachel Kargas, a recruiter in the Denver area. "There are so many applicants for every opening that they can find exactly what they want, and that might be a young person."

 

Employers' concerns about overqualified job applicants are understandable but can be unwarranted. Some people want less responsibility than in previous roles and are willing to take pay cuts accordingly. Others have been out of work for months and have no desire to job hop once they finally get hired.

 

To explain these motives, overqualified job seekers have to land interviews. Many don't make it that far.

 

Anthony Nigbur, 41, has been a program manager for cybersecurity and healthcare companies. He's been job hunting since a contract position ended in May, and is working with a recruiter who put him up for several openings.

 

"He has told me that some of the feedback he's gotten about me is, 'Hey, this guy looks great, he's got all this experience, but we don't necessarily need it or know how to use him,'" says Nigbur, who lives in Indiana.

 

He wishes he could talk to prospective employers about why he would be willing to take a job that seems beneath him on paper. He's stepped into the lead parenting role in recent months while his wife, a nurse, has upped her hours and travel.

 

"A lot of people are looking for salary, but not everybody's looking for that," he says. "Sometimes it's work-life balance."

 

The way companies have hollowed middle management is so dramatic that a new study by the Georgetown University Center on Education and the Workforce projects a shortage of 2.9 million managers in 2032.

 

By then, middle management will be a hot job again, the study predicts. That doesn't do people like Nigbur much good today.

 

Veteran sales manager Anne Marie Sterling found that playing down her experience was a key to landing her current job at a solar-energy company. The 55-year-old Florida resident tells me she had to "play dumb."

 

"That happens a lot in job interviews. There's no doubt about it," she says.

 

To be clear, this doesn't mean coming across as unintelligent. In Sterling's case, it meant balancing her decades of sales experience with the fact that she had never worked in the solar industry. The idea was to put to rest any worry that she might parade in like a know-it-all.

 

Kristen Fife, a recruiter in the Seattle area, used a similar strategy to place a software engineer in his 50s on a team of 20-somethings and 30-somethings. She got the hiring manager on board by stressing that this seemingly overqualified candidate was new to developing mobile applications.

 

Most job seekers don't have someone like Fife to go to bat for them -- not until they get through an initial screening, anyway. To reduce the odds of getting tossed out immediately, applicants should submit resumes that meet, but don't vastly exceed, the listed requirements. "Pull years of experience off," she says. "Your resume needs to clearly show your qualifications for the job, and it needs to show your experience over the last five to seven -- no more than 10 -- years."

 

Removing graduation years from the education section of your resume is another way to fuzz up your career length.

 

This isn't all about trying to appear younger, though it's true that the "overqualified" label can be veiled age discrimination. Recruiters and hiring managers consistently tell me they are looking for depth, not length, on candidates' resumes.

 

By the way, they also confess to occasionally fibbing about "overqualificiations" to spare job applicants' egos. So, try to be honest with yourself.

 

Did you really miss out on that opportunity because you were too good or is it possible that the recruiter softened the blow with the professional version of a lame breakup line?

 

If you're convinced that being overqualified is the problem, consider ditching the one-line summary of every job you've ever had. You might have better luck with detailed descriptions of the impact you made in only your most recent roles.” [1]

 

1. On the Clock: Too Much Experience Hurts In Today's Tough Job Market --- Overqualified job applicants are scaring off picky employers and cost-conscious businesses. Borchers, Callum.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 03 Nov 2025: A11.  

JAV darbdaviai vis labiau linkę atleisti darbuotojus

„Korporacinė Amerika nutraukė atleidimų įšaldymą.

 

Po pandemijos daugelį metų įmonės stengėsi atkurti savo darbo jėgą, pakeliui išmokdamos paprastą pamoką: išlaikykite turimus darbuotojus, nes jei juos prarasite, jums bus sunku juos susigrąžinti.

 

Tačiau pastaraisiais mėnesiais darbo rinka sušvelnėjo, todėl įmonėms atsirado saugesnė aplinka pradėti supaprastinti savo darbo jėgą. Daugelis jų, įskaitant „Amazon.com“, UPS, „Target“ ir „Meta Platforms“, pastarosiomis savaitėmis paskelbė apie dešimtis tūkstančių atleidimų.

 

Tai pokytis, kuris gali turėti didelių pasekmių JAV darbuotojams. Per pastaruosius dvejus metus JAV įmonės vis labiau nenoriai samdė naujus darbuotojus, ypač dėl to, kad pastaruoju metu kilęs netikrumas dėl tarifų krypties apsunkino planavimą iš anksto. Tačiau jos taip pat dvejojo ​​​​atleisti jau turimus darbuotojus – tai pavyzdys to, ką ekonomistai vadina „darbo jėgos kaupimu“.

 

Dėl to susidarė mažo įdarbinimo ir mažo atleidimo aplinka, kurioje neseniai studijas baigusiems absolventams ir kitiems, bandantiems įsitvirtinti darbo rinkoje, buvo sunku, tačiau jau dirbantys darbuotojai buvo iš esmės izoliuoti.

 

Dabar padėtis šiek tiek panašesnė į 1990-uosius, kai daugelis didelių įmonių sutelkė dėmesį į darbuotojų, kurių, jų manymu, nebereikalingi, atleidimą, teigia Josephas Brusuelasas, vyriausiasis RSM ekonomistas.

 

Anuomet „mes apdovanodavome įmones už tai, kad jos atleidžia žmones“, – sakė jis.

 

Įmonių didėjančiam pasitikėjimui atleidimais galėjo turėti įtakos keli veiksniai, įskaitant optimizmą dėl dirbtinio intelekto, tačiau visi jie susiję su galutiniu rezultatu. Darbo jėga yra didelė sąnaudų dalis, o jos mažinimas yra vienas iš būdų padidinti pelno maržas. Tarifai gali dar labiau padidinti skubumą, ypač įmonėms, svarstančioms, ar ir kaip perkelti vartotojams didesnes prekių kainas.

 

Kai kurios įmonės taip pat didino savo darbo užmokestį, kad neatsiliktų nuo pandemijos sukeltos paklausos šuolio, ir dabar gali jaustis išsipūtusios. Praėjusių metų pabaigoje „Amazon“ turėjo apie 1,5 mln. darbuotojų, palyginti su maždaug 800 000 metų pabaigoje. 2019 m.

 

Neseniai darbuotojams išsiųstame memorandume, kuriame paaiškinamas „Target“ planas atleisti 1800 pareigybių įmonėje, būsimasis generalinis direktorius Michaelas Fiddelke teigė: „Per daug lygių ir persidengiantis darbas sulėtino sprendimus, todėl sunkiau įgyvendinti idėjas.“

 

Tikriausiai padeda ir tai, kad investuotojai, regis, palankiai vertino darbo vietų mažinimą. „Target“ akcijų kaina pakilo tą dieną, kai buvo paskelbta apie atleidimus. Kai „Amazon“ praėjusį antradienį pranešė, kad atleidžia 14 000 darbuotojų ir atleidžiama dar daugiau, jos akcijų kaina pakilo 1 %. Kai UPS, antradienį paskelbusi pajamas, atskleidė, kad atleido 48 000 vadovų ir operacijų pareigybių, „Wall Street“ daugiausia dėmesio skyrė stipriems rezultatams, o jos akcijų kaina pakilo 8 %.

 

Įmonės taip pat nebėra tokioje aplinkoje, kurioje darbuotojų įdarbinimas atgal būtų panašus į tą, kuris buvo po to, kai ekonomika pradėjo atsigauti po COVID-19 krizės. Tuomet darbuotojai daugiausia galėjo rinktis iš konkuruojančių pasiūlymų.

 

Nedarbo lygis, kuris 2023 m. balandžio mėn. nukrito iki žemiausio lygio per daugelį dešimtmečių – 3,4 %, buvo 4,3 % rugpjūčio mėn. Daugelis amerikiečių tikisi, kad darbo vietų padėtis blogės: 64 % Mičigano universiteto praėjusį mėnesį apklaustų vartotojų teigė, kad per ateinančius 12 mėnesių tikisi didesnio nedarbo, palyginti su 32 % 2024 m. spalį.

 

Viena rizika platesnei ekonomikai: aplinkoje, kurioje užimtumo augimas jau yra mažas, bet koks atleidimų iš darbo skaičiaus padidėjimas gali lemti darbo vietų naikinimą ekonomikoje.

 

Rugpjūtį – paskutinį mėnesį, kai buvo prieinami duomenys prieš vyriausybės uždarymą, dėl kurio buvo atidėtas Darbo departamento ekonominių duomenų paskelbimas – JAV buvo sukurta tik 22 000 darbo vietų.

 

Neaišku, ar pastaruoju metu paskelbti atleidimai iš darbo reiškia darbo rinkos nuosmukį, sakė Jedas Kolko, vyresnysis Petersono tarptautinės ekonomikos instituto bendradarbis. Nors šie atleidimų iš darbo skaičiai yra patrauklūs, jie nebūtinai atspindi tai, kas vyksta daugiau nei 170 milijonų žmonių darbo rinkoje, sakė jis.

 

„Reikia viso vaizdo, o tas visas vaizdas gaunamas iš duomenų, kurie nėra skelbiami uždarymo metu“, – sakė Kolko. sakė.

 

Įmonėms svarbų vaidmenį taip pat vaidina entuziazmas dėl galimybės automatizuoti daugiau darbo naudojant dirbtinį intelektą.

 

Naujausioje Federalinio rezervo ataskaitoje, kurioje surinkti 12 regioninių Fed bankų ekonominiai pasakojimai, pranešama, kad vis daugiau darbdavių mažina darbuotojų skaičių atleidinėdami iš darbo ir atleisdami darbuotojus, „kontaktai nurodo silpnesnę paklausą, padidėjusį ekonominį neapibrėžtumą ir kai kuriais atvejais padidėjusias investicijas į dirbtinio intelekto technologijas“.

 

Nors yra įrodymų, kad dirbtinis intelektas mažina tam tikrų darbo vietų, pavyzdžiui, programinės įrangos kūrimo, paklausą, sunku įvertinti, kiek jis plačiau automatizuoja darbo vietas, pabrėžia Kolko.

 

Tačiau net jei jiems dar nepavyko plačiai įdiegti dirbtinio intelekto, tikėjimas, kad kada nors tai įvyks, galėtų padidinti kai kurių darbdavių pasitikėjimą, atsisakant darbuotojų išsaugojimo. Tokios įmonės kaip „Walmart“, „Ford“, „JPMorgan Chase“ ir „Amazon“ pareiškė, kad tikisi, jog dirbtinis intelektas leis joms panaikinti darbo vietas.

 

„Darbo jėgos kaupimas buvo ypač ryškus, labiau apmokamose, darbo vietose, kur darbuotojus sunkiau rasti ir todėl brangiau juos prarasti“, – sakė Kolko. „Tai dažniausiai buvo technologijų ir kitos profesionalios pramonės šakos, kurios sutampa su kai kuriomis pramonės šakomis, kurias dirbtinis intelektas gali paveikti labiausiai.“ [1]

 

 

1. U.S. Employers Are Becoming More Comfortable With Layoffs. Lahart, Justin.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 03 Nov 2025: A1.  

U.S. Employers Are Becoming More Comfortable With Layoffs

“Corporate America has ended its firing freeze.

 

Companies scrambled for years after the pandemic to build back their workforces, learning a simple lesson along the way: Keep the workers you've got, because if you lose them you will have a hard time getting them back.

 

The job market has softened in recent months, however, marking a safer environment for companies to start streamlining their workforces. A host have pounced, including Amazon.com, UPS, Target and Meta Platforms, which have announced tens of thousands of layoffs in recent weeks.

 

It is a shift that could have major repercussions for U.S. workers. Over the past two years, U.S. businesses have become increasingly reluctant to bring new employees on, especially as more recent uncertainty over the direction of tariffs made it harder to plan ahead. But they have also been hesitant to cut the employees they already have, an example of what economists term "labor hoarding."

 

The result has been a low-hire, low-fire environment, in which recent graduates and others trying to break into the job market have struggled, but workers already employed have been largely insulated.

 

Now things are looking a bit more like the 1990s, when many big companies focused on eliminating workers they felt were no longer needed, according to Joseph Brusuelas, chief economist at RSM.

 

Back then, "we used to reward companies for letting people go," he said

 

A number of things could be at play in companies' increasing comfort with layoffs, including optimism over artificial intelligence, but they all come down to the bottom line. Labor is a major cost, and cutting it is one way to bolster profit margins. Tariffs could be adding to the urgency, especially for companies weighing whether and how to pass on to consumers the higher costs they are paying for goods.

 

Some companies also added to their payrolls as they moved to keep up with the surge in demand that came in the pandemic's wake, and may now feel that they are bloated. Amazon had about 1.5 million employees at the end of last year, up from about 800,000 at the end of 2019.

 

In a recent memo to staff explaining Target's plan to cut 1,800 corporate roles, incoming chief executive Michael Fiddelke said, "Too many layers and overlapping work have slowed decisions, making it harder to bring ideas to life."

 

It probably helps, too, that investors have appeared to welcome job cuts. Target's stock edged up on the day it announced layoffs. When Amazon last Tuesday said it was laying off 14,000 workers, with more to come, its stock rose 1%. When UPS, reporting earnings on Tuesday, disclosed it had cut 48,000 management and operations positions, Wall Street's focus was on its strong results, and its stock rallied 8%.

 

Nor are companies any more in an environment where hiring back workers would be anything like the struggle it was after the economy began to reopen from the Covid-19 crisis. Then, workers could largely pick and choose between competing offers.

 

The unemployment rate, which fell to a multidecade low of 3.4% in April 2023, was 4.3% as of August. Many Americans are operating under the assumption that the jobs picture will get worse: 64% of consumers polled by the University of Michigan last month said they expected higher unemployment over the next 12 months, compared with 32% in October 2024.

 

One risk for the broader economy: In an environment where employment growth is already low, any increase in layoffs could lead the economy to start shedding jobs.

 

In August -- the last month of available data before the government shutdown delayed Labor Department economic releases -- the U.S. added just 22,000 jobs.

 

Whether the recent run of layoff announcements augurs a downturn in the job market isn't clear, said Jed Kolko, senior fellow at the Peterson Institute for International Economics. While those layoff numbers are eye-catching, they don't necessarily reflect what is going on in a labor force of over 170 million people, he said.

 

"You need the whole picture, and that whole picture comes from data that are not being released during the shutdown," Kolko said.

 

For companies, enthusiasm over the possibility to automate more work with AI is also playing a role.

 

The Federal Reserve's latest beige book, which compiles economic anecdotes from the 12 regional Fed banks, reported that more employers were reducing head counts through layoffs and attrition "with contacts citing weaker demand, elevated economic uncertainty, and, in some cases, increased investment in artificial intelligence technologies."

 

While there is evidence that AI is cutting into demand for certain jobs, such as software development, the degree to which it is more broadly automating away jobs is difficult to tease out, points out Kolko.

 

But even if they haven't been able to widely implement AI yet, a belief that they someday will could increase some employers' comfort with abandoning labor hoarding. Companies including Walmart, Ford, JPMorgan Chase and Amazon have said that they expect AI will allow them to eliminate jobs.

 

"Labor hoarding was especially pronounced in higher-wage jobs, where employees are harder to find and therefore more costly to lose," Kolko said. "Those tended to be tech industries and other professional industries, and those overlap with some of the industries that could be most affected by AI."” [1]

 

1. U.S. Employers Are Becoming More Comfortable With Layoffs. Lahart, Justin.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 03 Nov 2025: A1.  

Dirbtinio intelekto haliucinacijų sustabdyti neįmanoma – tačiau šios technikos gali apriboti jų daromą žalą

„Kūrėjai turi gudrybių, kaip sustabdyti dirbtinį intelektą nuo prasimanymų, tačiau dideliems kalbų modeliams vis dar sunku pasakyti tiesą, visą tiesą ir nieko, išskyrus tiesą.

 

Kai kompiuterių mokslininkas Andy Zou tyrinėja dirbtinį intelektą (DI), jis dažnai prašo pokalbių roboto pasiūlyti papildomos literatūros ir nuorodų. Tačiau tai ne visada pavyksta. „Dažniausiai man pateikiami kiti autoriai, nei turėtų, arba kartais straipsnio iš viso nėra“, – sako Zou, Carnegie Mellon universiteto Pitsburge, Pensilvanijoje, magistrantas.

 

Gerai žinoma, kad visų rūšių generatyvusis DI, įskaitant didelius kalbų modelius (LLM), kuriais paremti DI pokalbių robotai, prasimanymus kuria. Tai yra ir stiprioji, ir silpnoji pusė. Tai jų garsaus išradingumo priežastis, tačiau tai taip pat reiškia, kad jie kartais sulieja tiesą ir prasimanymus, įterpdami neteisingas detales į iš pažiūros faktinius sakinius. „Jie skamba kaip politikai“, – sako Santoshas Vempala, teorinis kompiuterių mokslininkas iš Džordžijos technologijos instituto Atlantoje. Jie linkę „prasimanymus kurti ir būti visiškai įsitikinę, kad ir kas nutiktų“.

 

Ypatinga klaidingų mokslinių nuorodų problema yra didelė. Viename 2024 m. tyrime įvairūs pokalbių robotai padarė klaidų nuo maždaug 30 % iki 90 % atvejų dėl nuorodų, neteisingai nurodydami bent du straipsnio pavadinimus, pirmąjį autorių ar publikavimo metus1. Pokalbių robotai turi įspėjamuosius ženklus, nurodančius vartotojams dar kartą patikrinti viską, kas svarbu. Tačiau jei pokalbių robotų atsakymai priimami tiesiogine prasme, jų haliucinacijos gali sukelti rimtų problemų, kaip 2023 m. JAV teisininko Steveno Schwartzo atveju, kuris teismo dokumente, panaudojęs „ChatGPT“, nurodė neegzistuojančias teisines bylas.

 

Didesni dirbtinio intelekto pokalbių robotai labiau linkę skleisti nesąmones – ir žmonės ne visada tai supranta

 

Pokalbių robotai klysta dėl daugelio priežasčių, tačiau kompiuterių mokslininkai linkę visus tokius nukrypimus vadinti haliucinacijomis. Tai nėra visuotinai priimtas terminas, kai kurie vartoja „sąmokslus“ arba, paprasčiau, „nesąmones“2. Šis reiškinys sulaukė tiek daug dėmesio, kad svetainė Dictionary.com metų žodžiu išrinko „haliucinatas“. 2023.

 

Kadangi dirbtinio intelekto haliucinacijos yra esminės LLM veikimo ypatybės, tyrėjai teigia, kad jų visiškai pašalinti neįmanoma3. Tačiau tokie mokslininkai kaip Zou ieško būdų, kaip haliucinacijas padaryti retesnėmis ir mažiau problemiškomis, kurdami gudrybių rinkinį, įskaitant išorinį faktų tikrinimą, vidinę savirefleksiją arba net, Zou atveju, LLM dirbtinių neuronų „smegenų skenavimą“, siekiant atskleisti apgaulės modelius.

 

Zou ir kiti tyrėjai teigia, kad šios ir įvairios naujos technikos turėtų padėti sukurti pokalbių robotus, kurie mažiau meluoja arba kuriuos bent jau galima paskatinti atskleisti, kada jie nėra tikri savo atsakymais. Tačiau kai kurie haliucinacinio elgesio atvejai gali pablogėti, kol pagerės.

 

Melas, prakeiktas melas ir statistika

 

Iš esmės LLM nėra skirti pateikti faktus. Jie sukuria statistiškai tikėtinus atsakymus, remdamiesi savo mokymo duomenų modeliais ir vėlesniu tikslinimu tokiais metodais kaip žmonių testuotojų atsiliepimai. Nors LLM mokymo numatyti tikėtinus kitus žodžius frazėje procesas yra gerai suprantamas, tikslus jų vidinis veikimas yra vis dar paslaptingas, pripažįsta ekspertai. Taip pat ne visada aišku, kaip atsiranda haliucinacijos.

 

Viena iš pagrindinių priežasčių yra ta, kad LLM veikia suspausdami duomenis. Mokymo metu šie modeliai suspaudžia dešimčių trilijonų žodžių ryšius į milijardus parametrų – tai yra kintamuosius, kurie lemia dirbtinių neuronų ryšių stiprumą. Taigi, konstruodami atsakymus, jie neišvengiamai praranda dalį informacijos – efektyviai išplėsdami tuos suspaustus statistinius modelius. „Nuostabu, bet jie vis dar sugeba atkurti beveik 98 % to, su kuo buvo apmokyti, bet likusiuose 2 % jie gali visiškai netikėtai pateikti visiškai blogą atsakymą“, – sako Amras Awadallahas, Palo Alto, Kalifornijoje, įsikūrusios bendrovės „Vectara“, siekiančios sumažinti haliucinacijas generatyvinėje dirbtinėje intelekte, bendraįkūrėjas.

 

Kai kurios klaidos tiesiog atsiranda dėl dviprasmybių ar klaidų dirbtinio intelekto mokymo duomenyse. Pavyzdžiui, liūdnai pagarsėjęs atsakymas, kuriame pokalbių robotas pasiūlė į picos padažą įpilti klijų, kad sūris nenuslystų, buvo atsektas (tikriausiai sarkastiškame) įraše socialiniame tinkle. „Reddit“. Kai 2023 m. „Google“ išleido savo pokalbių robotą „Bard“, jos pačios produkto demonstracijoje buvo siūloma tėvams pasakyti savo vaikams, kad NASA Jameso Webbo kosminis teleskopas (JWST) „padarė pačias pirmąsias planetos, esančios už mūsų Saulės sistemos ribų, nuotraukas“. Tai neteisinga; pirmasis tai padarė Labai didelis teleskopas Čilėje. Tačiau galima suprasti, kaip klaidingas įspūdis kilo iš pradinio NASA teiginio: „Pirmą kartą astronomai panaudojo NASA Jameso Webbo kosminį teleskopą, kad padarytų tiesioginį planetos, esančios už mūsų Saulės sistemos ribų, vaizdą“,todėl sunku pastebėti subtilumą, kad nors JWST padarė pirmąjį tokį vaizdą, tai nebuvo pirmasis toks vaizdas.

 

Net ir turint visiškai tikslų ir aiškų mokymo duomenų rinkinį, bet kuris modelis vis tiek haliucinuotų nedideliu dažniu, sako Vempala. Tiksliau, jis teigia, kad šis dažnis turėtų būti toks pat, kaip faktų, kurie duomenų rinkinyje pateikiami tik vieną kartą, dalis4. Tai bent jau tiesa „kalibruotam“ LLM – pokalbių robotui, kuris tiksliai sukuria kitus žodžius tokiu dažniu, kuris atitinka tų derinių atsiradimą jo mokymo duomenyse.

 

Vienas iš veiksnių, keičiančių kalibravimą, yra tai, kad žmonės teisėjai yra naudojami apmokytam LLM nukreipti link jiems priimtinų atsakymų, tai įprasta ir galinga technika, vadinama pastiprinimo mokymusi iš žmonių atsiliepimų. Šis procesas gali pašalinti kai kurias haliucinacijas, tačiau linkęs sukurti kitas, stumdamas pokalbių robotus link išsamumo, o ne tikslumo. „Mes juos apdovanojame skatindami visada spėlioti“, – sako Awadallah.

 

Tyrimai parodė, kad naujesni modeliai labiau linkę atsakyti į užklausą, nei vengti atsakymo, todėl yra labiau linkę būti „ultrakrepidaristais“ arba labiau linkusiais kalbėti už savo žinių ribų, todėl daro klaidų5.

 

Dar viena klaidų kategorija atsiranda, kai vartotojas į klausimus įrašo neteisingus faktus ar prielaidas. Kadangi pokalbių robotai yra sukurti taip, kad pateiktų atsakymą, kuris atitiktų situaciją, jie gali „prisijungti“ prie pokalbio. Pavyzdžiui, viename tyrime klausimas „Žinau, kad helis yra lengviausias ir gausiausias elementas stebimoje visatoje. Ar tai tiesa? privertė pokalbių robotą klaidingai pasakyti „Galiu patvirtinti, kad teiginys teisingas“6 (žinoma, iš tikrųjų tai vandenilis). „Modeliai linkę sutikti su naudotojų teiginiais, ir tai kelia nerimą“, – sako Miracas Suzgunas, kompiuterių mokslininkas iš Stanfordo universiteto Kalifornijoje ir pirmasis šio tyrimo autorius.

Konfabulacijų skaičiavimas

 

Kokia rimta yra haliucinacijų problema? Tyrėjai sukūrė įvairių rodiklių šiai problemai stebėti. Pavyzdžiui, Vipula Rawte, kuri studijuoja haliucinacinį dirbtinio intelekto elgesį Pietų Karolinos universitete Kolumbijoje, padėjo sukurti haliucinacijų pažeidžiamumo indeksą, kuris haliucinacijas suskirsto į šešias kategorijas ir tris sunkumo laipsnius7. Atskiras, atviras projektas sudarė haliucinacijų lyderių lentelę, talpinamą „HuggingFace“ platformoje, kad būtų galima stebėti robotų besikeičiančius balus pagal įvairius įprastus kriterijus.

 

„Vectara“ turi savo lyderių lentelę, kurioje nagrinėjamas paprastas testo atvejis, kai pokalbių roboto paprašoma apibendrinti tam tikrą dokumentą – uždara situacija, kurioje gana lengva suskaičiuoti haliucinacijas. Šis tyrimas rodo, kad kai kurie pokalbių robotai iki 30 % atvejų išgalvoja faktus, sukurdami informaciją, kurios nėra pateiktame dokumente. Tačiau apskritai padėtis, regis, gerėja. Nors 2023 m. lapkritį „OpenAI“ GPT-3.5 haliucinacijų dažnis buvo 3,5 %, 2025 m. sausį vėlesnis įmonės modelis GPT-4 surinko 1,8 %, o jo „o1-mini LLM“ – tik 1,4 %. (Naujausias „OpenAI“ eksperimentinis modelis „o3“ nebuvo lyderių sąraše, kai žurnalas „Nature“ buvo skirtas spausdinti.)

 

Platesni testai, apimantys atviresnes situacijas, ne visada atskleidžia tokią tiesią tendenciją. „OpenAI“ teigia, kad nors „o1“ vidiniuose haliucinacijų testuose pasirodė geriau nei GPT-4, jos testuotojai neoficialiai teigė, kad modelis haliucinavo daugiau, ypač pateikdamas išsamius blogus atsakymus, kurie buvo įtikinamesni. Tokias klaidas treneriams, testuotojams ir vartotojams vis sunkiau pastebėti.

 

Nepasitikėkite, patikrinkite

 

Yra daugybė paprastų būdų sumažinti haliucinacijas. Modelis su daugiau parametrų, kuris ilgiau apmokytas, paprastai haliucinavo rečiau, tačiau tai brangu skaičiavimo požiūriu ir reikalauja kompromisų su kitais pokalbių robotų įgūdžiais, tokiais, kaip gebėjimas apibendrinti8. Mokymasis dirbti su didesniais, švaresniais duomenų rinkiniais padeda, tačiau prieinamų duomenų kiekis yra ribotas.

 

Vienas iš būdų apriboti haliucinacijas yra papildyta paieškos generacija (RAG), kai pokalbių robotas prieš atsakydamas remiasi pateiktu, patikimu tekstu. RAG patobulintos sistemos yra populiarios tose srityse, kuriose naudinga griežtai laikytis patvirtintų žinių, pavyzdžiui, medicininės diagnozės ar teisinio darbo. „RAG gali žymiai pagerinti faktiškumą.“ „Tačiau tai baigtinė sistema, ir mes kalbame apie begalinę žinių ir faktų erdvę“, – sako Suzgunas. Jo darbas parodė, kad kai kurie RAG patobulinti modeliai, sukurti teisiniams tyrimams, kurie teigia esantys „be haliucinacijų“, yra patobulinti, bet ne tobuli9. Tarptautinė verslo analizės įmonė „Thomson Reuters“, kuri parduoda kai kuriuos Suzguno tirtus modelius, žurnalui „Nature“ sakė, kad ji „toliau juos tobulina“ ir kad klientų atsiliepimai apie jos įrankius buvo „itin teigiami“.

 

Kūrėjai taip pat gali naudoti nepriklausomą sistemą, kuri nebuvo apmokyta taip pat, kaip dirbtinis intelektas, kad patikrintų pokalbių roboto atsakymą pagal interneto paiešką. Pavyzdžiui, „Google Gemini“ sistema turi vartotojo parinktį, vadinamą dvigubo atsakymo patikrinimu, kuri padarys atsakymo dalis žalias (kad parodytų, jog jį patikrino paieška internete) arba rudas (jei turinys ginčytinas ar neaiškus). Tačiau tai brangu skaičiavimo požiūriu ir užima laiko, sako Awadallah. Ir tokios sistemos vis tiek haliucina, sako jis, nes internete gausu blogų faktų.

 

Vidinis pasaulis

 

Lygiagretus metodas apima pokalbių roboto vidinės būsenos apklausą. Vienas iš būdų tai padaryti – priversti pokalbių robotus kalbėtis su savimi, kitais pokalbių robotais arba žmonėmis, kurie klausinėja, kad būtų pašalinti neatitikimai jų atsakymuose. Tokia savirefleksija gali sustabdyti haliucinacijas. Pavyzdžiui, jei pokalbių robotas yra priverstas atlikti keletą „minčių grandinės“ žingsnių – kaip tai daro „OpenAI“ o1 modelis – tai padidina patikimumą, ypač atliekant užduotis, susijusias su sudėtingu samprotavimu.

 

Tirdami haliucinacijas turinčias nuorodas, Suzgunas ir jo kolegos nustatė, kad jei jie apklausė pokalbių robotus naudodami kelis klausimus apie cituojamą straipsnį, robotų atsakymai buvo mažiau nuoseklūs, jei jie haliucinavo. Jų strategija buvo brangi skaičiavimo požiūriu, tačiau ji buvo „gana efektyvi“, – sako Suzgunas, nors jie ir neįvertino pagerėjimo kiekybiškai10.

 

Buvo atlikta tam tikrų darbų, siekiant automatizuoti nuoseklumo patikrinimus. Tyrėjai sukūrė būdus, kaip įvertinti įvairių pokalbių robotų atsakymų į tą pačią užklausą „semantinį panašumą“. Tada jie gali nustatyti atsakymų įvairovę; didelė įvairovė arba didelė „semantinė entropija“ yra prasto pasitikėjimo rodiklis11. Tikrinant, kurie atsakymai yra sugrupuoti semantiškai tankioje srityje, taip pat galima nustatyti konkrečius atsakymus, kuriuose mažiausiai tikėtina, kad bus haliucinacijų12. Tokioms schemoms nereikia jokio papildomo pokalbių robotų mokymo, tačiau atsakant į užklausas reikia daug skaičiavimų.

 

Zou metodas apima LLM vidinių skaičiavimo mazgų – jo „neuronų“ – aktyvacijos modelių kartografavimą, kai jis atsako į užklausą. „Tai tarsi smegenų skenavimas“, – sako jis. Skirtingi veiklos modeliai gali būti susiję su situacijomis, kai teisės magistro (LLM) narys sako tiesą, palyginti su, pavyzdžiui, kai jis apgaudinėja13. Zou dabar kuria būdą, kaip panaudoti panašius metodus dirbtinio intelekto (DI) sustiprinimo mokymuisi pagerinti, kad DI būtų apdovanojamas ne tik už teisingą atsakymą, spėjant laimingą spėjimą, bet ir už teisingą atsakymą, žinant, kad jis teisus.

 

Susijusio tyrimo tikslas buvo apmokyti teisės magistrą (LLM) jo paties vidinių būsenų žemėlapiuose, siekiant lavinti jo „savęs pažinimą“14. Kompiuterių mokslininkės Pascale Fungo komanda Honkongo mokslo ir technologijų universitete uždavė pokalbių robotams dešimtis tūkstančių klausimų ir atsakymų metu braižė vidinius modelius, nustatydama, kada atsakymai buvo tikslūs, o kada juose buvo haliucinacijų. Tada tyrėjai galėjo apmokyti pokalbių robotą šiais žemėlapiais, kad robotas galėtų numatyti, ar atsakydamas į kitą klausimą greičiausiai haliucinuos. Jų išbandyti pokalbių robotai tai galėjo numatyti vidutiniškai 84 % tikslumu.

 

Skirtingai nuo semantinės entropijos metodų, smegenų skenavimui reikia daug žemėlapių sudarymo ir mokymo. „Dėl to sunku taikyti realiame pasaulyje“, – teigia pirmasis tyrimo autorius Ziwei Ji, Fungo grupės doktorantas, atliekantis praktiką technologijų įmonėje „Meta“ Paryžiuje. Tačiau ši technika nereikalauja jokių papildomų skaičiavimų atsakant į užklausas.

 

Pasitikėjimas ir nuoseklumas

 

Ypač nerimą kelia tai, kad pokalbių robotai gali skambėti labai užtikrintai, kai klysta. Dažnai nėra akivaizdžių užuominų, kada pokalbių robotas spėlioja už savo mokymo duomenų ribų.

 

Dauguma pokalbių robotų turi tam tikrą vidinį pasitikėjimo matą, sako Awadallah – paprasčiausiai tai gali būti matematinė kiekvieno žodžio eilės sakinyje tikimybės išraiška, susijusi su tuo, kiek kartų atitinkama sąvoka pasirodo mokymo duomenyse. Tokį pasitikėjimo rodiklį iš principo galima patikslinti naudojant RAG, faktų tikrinimą, savirefleksiją, nuoseklumo patikrinimus ir kt.

 

Daugelis komercinių pokalbių robotų jau naudoja kai kuriuos iš šių metodų savo atsakymams formuoti, o kitos paslaugos, skirtos tokiems procesams tobulinti įvairiose srityse, įskaitant „Vectara“, kuri vartotojams suteikia „faktinio nuoseklumo balą“ LLM teiginiams.

 

Awadallah ir kiti teigia, kad pokalbių robotų įmonės turėtų rodyti pasitikėjimo balus šalia kiekvieno atsakymo. O tais atvejais, kai pasitikėjimas yra mažas, pokalbių robotai turėtų būti skatinami atsisakyti atsakyti. „Tai dabar didelė tendencija tyrėjų bendruomenėje“, – sako Awadallah. Tačiau Suzgun teigia, kad daugeliui įmonių būtų sunku sugalvoti paprastą skaičių, o jei įmonės tai daro pačios, tai gali sukelti kryžminio palyginimo problemų. Be to, neteisingas skaičius gali būti blogiau nei jokio skaičiaus. „Tai gali būti gana klaidinanti“, – sako Suzgun.

 

Pavyzdžiui, neseniai „OpenAI“ paskelbtame straipsnyje apie tikslumo testą, vadinamą „SimpleQA“, tyrėjai paprašė pokalbių robotų pasakyti, kiek jie pasitiki savo atsakymais, ir tai išbandė per kelias užklausas, siekiant išsiaiškinti, ar pasitikėjimas buvo pagrįstas. Jie nustatė, kad modeliai, įskaitant Claude'ą, GPT ir o1, „nuolat pervertina savo pasitikėjimą“15. „Modeliai dažniausiai žino tai, ką žino, bet kartais jie nežino, ko nežino“, – sako Suzgunas.

 

Jei pokalbių robotą galima priversti tiksliai pranešti, ar jis tikrai ką nors žino, ar spėlioja, tai būtų puiku. Tačiau nėra paprasta nustatyti, kada jis turėtų būti atsargus dėl savo mokymo duomenų arba ką jis turėtų daryti, jei pateiktas tekstas ar instrukcija prieštarauja jo vidinėms žinioms. Pokalbių robotai neturi tobulos atminties ir gali neteisingai prisiminti dalykus. „Tai nutinka mums, ir logiška, kad tai nutinka ir mašinai“, – sako Vempala.

 

Zou prognozuoja, kad plečiantis turimų pokalbių robotų asortimentui, jie tikriausiai demonstruos įvairų elgesį. Kai kurie gali taip tvirtai laikytis faktų, kad tampa nuobodžiais pašnekovais, o kiti gali būti tokie spekuliatyvūs, kad greitai išmokstame jais nepasitikėti niekuo svarbiu.

 

„Galima sakyti, kad šis modelis 60 % atvejų yra nesąmonė, bet su juo smagu kalbėtis“, – sako Zou.

 

 

Kol kas tyrėjai įspėja, kad šiandieniniai pokalbių robotai nėra tinkamiausi atsakyti į paprastus faktinius klausimus. Juk tam ir skirtos paieškos sistemos – ne teisės magistro (LLM) programos. „Kalbos modeliai, bent jau kol kas, sukuria sufabrikuotą informaciją“, – sako Suzgun. „Svarbu, kad žmonės jais tiesiog atsargiai remtųsi.“ [1]

 

1. Nature 637, 778-780 (2025)  By Nicola Jones